ru
Feedback
Machine learning books and papers

Machine learning books and papers

Открыть в Telegram

📈 Аналитический обзор Telegram-канала Machine learning books and papers

Канал Machine learning books and papers (@machine_learn) языкового сегмента Английский является активным участником. Сейчас сообщество объединяет 24 533 подписчиков, занимая 8 070 место в категории Образование и 13 771 место в регионе Иран.

📊 Показатели аудитории и динамика

С момента создания невідомо проект демонстрирует стремительный рост, собрав аудиторию из 24 533 подписчиков.

Согласно последним данным от 22 июня, 2026, канал показывает стабильную активность. За последние 30 дней изменение числа участников составило -150, а за последние 24 часа — -5, при этом общий охват остаётся высоким.

  • Статус верификации: Не верифицирован
  • Уровень вовлечённости (ER): Средний показатель вовлечённости аудитории составляет 7.45%. В первые 24 часа после публикации контент обычно набирает 1.90% реакций от общего числа подписчиков.
  • Охват публикаций: В среднем каждый пост получает 1 829 просмотров. В течение первых суток публикация набирает 465 просмотров.
  • Реакции и взаимодействия: Аудитория активно поддерживает контент: среднее количество реакций на один пост — 3.
  • Тематические интересы: Контент сосредоточен на ключевых темах, таких как disorder, psy, مقاله, framework, graph.

📝 Описание и контентная политика

Автор описывает ресурс как площадку для выражения субъективного мнения:
Admin: @Raminmousa ID: @Machine_learn link: https://t.me/Machine_learn

Благодаря высокой частоте обновлений (последние данные получены 23 июня, 2026) канал поддерживает актуальность и высокий уровень охвата публикаций. Аналитика показывает, что аудитория активно взаимодействует с контентом, что делает его важной точкой влияния в категории Образование.

24 533
Подписчики
-524 часа
-417 дней
-15030 день
Архив постов
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths 📚 link @Machine_learn
Breaking the Sorting Barrier for Directed Single-Source Shortest Paths 📚 link @Machine_learn

Title: Personalized Safety Alignment for Text-to-Image Diffusion Models Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508
Title: Personalized Safety Alignment for Text-to-Image Diffusion Models Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.01151 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.01151 • Github: https://m-e-agi-lab.github.io/PSAlign/ @Machine_learn

CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions 📚 Read @Machine_learn
CoAct-1: Computer-using Agents with Coding as Actions 📚 Read @Machine_learn

DSPy SIMBA explained 📚 Link @Machine_learn
DSPy SIMBA explained 📚 Link @Machine_learn

🔹 Title: ReMoMask: Retrieval-Augmented Masked Motion Generation 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.026
🔹 Title: ReMoMask: Retrieval-Augmented Masked Motion Generation 🔹 Paper Links: • arXiv Page: https://arxiv.org/abs/2508.02605 • PDF: https://arxiv.org/pdf/2508.02605 • Project Page: https://aigeeksgroup.github.io/ReMoMask/ • Github: https://github.com/AIGeeksGroup/ReMoMask @Machin_learn

Mathematical theory of deep learning 📚 Book @Machine_learn
Mathematical theory of deep learning 📚 Book @Machine_learn

Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond) Link @Machine_learn
Matrix Calculus (for Machine Learning and Beyond) Link @Machine_learn

Repost from N/a
با عرض سلام سه مقاله تحت ريوايز داريم حداقل مي تونيم ٥ سايت به هر كدوم اضافه كنيم حوزه هاي LLM و Medical قابل اضافه شدن هستن. @Raminmousa @papercite

Article Title: OmniConsistency: Learning Style-Agnostic Consistency from Paired Stylization Data PDF Download Link: https://arxiv.org/pdf/2505.18445v1.pdf GitHub:https://github.com/showlab/omniconsistency @Machine_learn

An introduction to the symmetric group algebra 📚 link @Machine_learn
An introduction to the symmetric group algebra 📚 link @Machine_learn

🎥 RNA-Seq Data Analysis in R: An Effective Step-by-Step Guide 🎞 Watch @Machine_learn

Deep Research Agents with Test-Time Diffusion Google keeps pushing on diffusion. 📚Paper @Machine_learn
Deep Research Agents with Test-Time Diffusion Google keeps pushing on diffusion. 📚Paper @Machine_learn

Repost from Papers
با عرض سلام نفرات ۴ و ۵ این پروژه قابل اضافه شدن است و علاوه بر تسک هزینه مشارکت نیز گرفته می‌شود. 4:250$ 5:200$ جهت مشارکت ب
با عرض سلام نفرات ۴ و ۵ این پروژه قابل اضافه شدن است و علاوه بر تسک هزینه مشارکت نیز گرفته می‌شود. 4:250$ 5:200$ جهت مشارکت به ایدی بنده پیام بدین. @Raminmousa

The Era of DiffusionLM might be upon us 📚 Link @Machine_learn
The Era of DiffusionLM might be upon us 📚 Link @Machine_learn

AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work. 👉 Read @Machine_learn
AI Comes Up with Bizarre Physics Experiments. But They Work. 👉 Read @Machine_learn

Anthropic just released a research paper. Inverse Scaling in Test-Time Compute 📚 link @Machine_learn
Anthropic just released a research paper. Inverse Scaling in Test-Time Compute 📚 link @Machine_learn

How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis 📕 Link @Machine_learn
How to Train Your LLM Web Agent: A Statistical Diagnosis 📕 Link @Machine_learn

Aipython 📕 Books @Machine_learn
Aipython 📕 Books @Machine_learn

فقط دو نفر باقی مونده این کار دوستانی که نیاز دارن به بنده مراجعه کنند.!!! @Raminmousa

Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial 📚 Read @Machine_learn
Step-by-Step Diffusion: An Elementary Tutorial 📚 Read @Machine_learn